客户流失预测数据集CustomerChurnPredictionDataset-saefulabdullohsayuti
数据来源：互联网公开数据
标签：客户流失, 行为分析, 机器学习, 电信行业, 用户画像, 预测模型, 数据挖掘, 客户价值
数据概述：
该数据集包含来自电信行业的用户行为数据，记录了客户的通话、短信、消费等信息，以及客户是否流失的标识，用于预测客户流失。主要特征如下：
时间跨度：数据未标明具体时间，可视为客户行为的静态快照。
地理范围：数据未明确标注地理位置，但可推断为电信服务提供商的客户数据。
数据维度：数据集包含多个关键特征，包括“Anonymous Customer ID”（匿名客户ID）、“Call Failure”（通话失败次数）、“Complains”（投诉次数）、“Subscription Length”（订阅时长）、“Charge Amount”（消费金额）、“Seconds of Use”（通话时长）、“Frequency of use”（通话频率）、“Frequency of SMS”（短信频率）、“Distinct Called Numbers”（通话号码数量）、“Age Group”（年龄分组）、“Tariff Plan”（套餐类型）、“Status”（账户状态）、“Churn”（流失标识，0代表未流失，1代表已流失）、“Customer Value”（客户价值）。
数据格式：CSV格式，文件名为Churn_Dateset.csv，易于数据分析和建模。
数据来源：数据来源于电信行业的用户行为记录，已进行匿名化处理。
该数据集适合用于客户流失预测、用户行为分析和客户价值评估等研究。
数据用途概述：
该数据集具有广泛的应用潜力，特别适用于以下场景：
研究与分析：适用于客户流失预测、用户行为分析等领域的学术研究，如客户流失影响因素分析、流失预测模型构建等。
行业应用：可以为电信行业提供数据支持，特别是在客户关系管理、营销策略制定、风险控制等方面。
决策支持：支持电信运营商的决策制定，优化客户挽留策略，提升客户满意度和忠诚度。
教育和培训：作为数据挖掘、机器学习和商业分析课程的实训材料，帮助学生和研究人员深入理解客户流失预测的相关理论与实践。
此数据集特别适合用于探索客户流失的影响因素，构建预测模型，优化客户服务，提升客户生命周期价值。
